지능형 자동화의 변환 기능을 평가하는 방법

이러한 종류의 기술을 구현하는 것이 변환 프로세스를 진정으로 보완하려면 많은 고려가 필요합니다.

자동화는 디지털 혁신을 위한 잠재적 만병통치약으로 점점 더 부각되고 있습니다. 그러나 그 진정한 가치는 비즈니스 리더가 프런트, 미들, 백오피스 전반에 걸쳐 업무를 재설계하고 디지털 방식으로 개선할 수 있을 때만 진정으로 실현될 수 있습니다. 훨씬 더 빠르고, 더 똑똑하고, 더 효율적으로, 그리고 의미 있는 규모로 수행됩니다.

훌륭하지만 로봇 프로세스 자동화(RPA) 및 지능형 자동화를 제공하는 시장에 점점 더 많은 공급업체가 진입함에 따라 주장하는 바를 제공할 수 있는 능력을 가리는 과장과 혼란이 도사리고 있습니다. 따라서 공급업체를 선택할 때 실제 기술 능력을 평가할 수 있는 통찰력이 필요합니다. 지능형 자동화 프로그램을 확장하려고 할 때 개념 증명 이후에야 심각한 기술 제한이 발생하므로 명확성이 필요합니다.

Gartner도 이 문제를 인식하고 다음과 같이 주장합니다. "2021년까지 기업의 40%가 잘못 정렬되고 사일로화된 사용 및 확장 불가능으로 인해 RPA 구매자의 후회를 하게 될 것입니다." 따라서 공급업체 기능을 더 잘 평가하고 큰 후회를 피하기 위해 고려해야 할 4가지 주요 선택 기준이 있습니다.

1. 로봇 기능 비교 및 ​​대조

RPA의 기능과 지능형 자동화 공급업체의 소프트웨어 로봇에는 상당한 차이가 있습니다. 사실, 이는 잠재적으로 큰 노력과 위험을 감수하면서 단기적인 전술적 이점을 달성하는 것과 적은 노력과 최소한의 위험으로 기업 규모의 전략적 업무 전환 간의 차이를 증명할 수 있습니다.

스펙트럼의 한쪽 끝에는 IT 부서의 전체 거버넌스 내에서 안전하게 작동할 수 있는 기능이 내장된 협업 플랫폼을 통해 비즈니스 사용자가 교육 및 실행하는 고도로 발전된 소프트웨어 로봇이 있습니다. 이 로봇은 인간과 같은 작업을 수행하기 위해 지속적으로 개선되고 있습니다. 그들은 상호 의사 소통을 통해 협업하고, 무리를 지어 작업 부하를 공유하고, 완전한 무결성과 정확성으로 디지털 팀으로서 타의 추종을 불허하는 속도로 운영할 수 있습니다.

우리는 디지털 작업 혁신 전략의 핵심에서 점점 더 신뢰받는 촉매제가 되고 있는 스마트한 멀티태스킹 로봇에 대해 이야기하고 있습니다. 이는 복잡하고 분리되어 수정하기 어려운 레거시 시스템 및 수동 워크플로의 여러 운영 환경에서 결합된 데이터 기반 작업을 손쉽게 수행하기 때문입니다. 또한 다른 로봇과 달리 방해 없이 작업을 전달하며 다양한 화면, 레이아웃 또는 글꼴, 애플리케이션 버전, 시스템 설정, 권한, 언어 등 장애물에 따라 자동으로 조정됩니다.

이 로봇은 또한 인간과 같은 방식으로 애플리케이션의 화면을 읽고 이해함으로써 시스템 상호 운용성의 오래된 문제를 독특하게 해결합니다. 그들은 인간 인터페이스를 기계에서 사용할 수 있는 API로 용도를 변경하고 있습니다. 결정적으로 기본 시스템 프로그래밍 로직을 건드리지 않고 말이죠. 이 '범용 연결성'은 또한 API나 어떤 형태의 시스템 통합 없이 로봇이 현재 및 미래의 모든 기술을 사용할 수 있음을 의미합니다. 레거시 시스템이 제거되지 않으며 주요 프로세스 변경이나 대량 데이터 마이그레이션이 필요하지 않습니다.

이 기능은 기술의 모든 시대에 새 생명을 불어넣고 이 로봇이 새로 설계된 작업 프로세스 흐름에 단순히 '끌어다 놓기'만 하면 되는 최신 클라우드, 인공 지능, 기계 학습 및 인지 기능으로 지속적으로 보강될 수 있도록 합니다. 궁극적으로 이는 전통적으로 엄청난 비용과 자원을 필요로 하는 디지털 혁신이 갑자기 실현 가능하게 됨을 의미합니다. 사실, 지금은 몇 개월 만에 완료할 수 있는 작업을 완료하려면 IT 프로그램과 방대한 인력 팀이 몇 년이 걸릴 것입니다.

스펙트럼의 다른 쪽 끝에는 키 입력을 수행하는 로봇이 있고 다른 소프트웨어에 대해 스크립트 및 활동을 실행하며 이는 기본적인 작업 자동화에 적합합니다. 데스크톱 환경 전반에 걸쳐 작업을 완료하기 위해 기록된 프로세스 단계에 의존하는 로봇도 있습니다. 그것도 괜찮습니다. 그러나 기록 및 배포 로봇은 끊임없이 변화하는 디지털 환경에서 계획되지 않은 변화에 적응할 수 없으므로 업무 성과, 생산성 및 탄력성을 실제로 제한합니다.

예를 들어 소프트웨어 로봇은 자율주행 자동차가 물리적 환경을 탐색하는 것처럼 가상 환경을 탐색해야 합니다. 출근하는 여정을 '기록'하고 이 녹음에 의존하여 다음 날에도 동일한 순조로운 여정을 탐색한다고 상상해 보십시오. '환경' 조건이 완전히 다르기 때문에 자동차 사고로 끝날 것입니다. 마찬가지로 가상 세계에서는 로봇이 고장나고 작업 프로세스가 완료되지 않으며 IT 팀이 더 많은 작업을 해야 합니다.

또한 기록된 프로세스는 실행될 때 효율적이지 않습니다. 다시 자동차 비유로 돌아왔습니다. 기록된 여행에서 신호등은 2분 동안 빨간색으로 켜져 있었습니다. 그래서 차가 멈추고 대기했지만 다음 날 신호등이 녹색이지만 "기록된" 여행은 2분 동안 기다리라고 표시됩니다. 마찬가지로 기록 및 배포 로봇은 사전에 작업할 수 있을 때 대상 시스템에 앉아서 기다립니다.

2. 전체 코딩 노력 측정

지능형 자동화를 통해 비즈니스 사용자는 시장 요구에 신속하게 대응할 수 있으므로 로봇을 구축하는 데 시간과 노력을 낭비하고 싶지 않습니다. 로봇을 훈련하고 관리하는 직관적인 운영 체제를 사용하여 자동화된 작업을 신속하게 제공하는 것이 훨씬 낫습니다. 우리는 로봇과 인간 모두가 이해할 수 있는 기본 '프로세스 정의' 언어를 조정하는 작업 프로세스 순서도를 단순히 그리는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 이는 코딩의 필요성과 관련 위험도 제거합니다.

각 프로세스를 자동화하기 위해 프로그래밍 전문 지식이 필요한 모든 공급업체는 실제로 코드가 많은 배포, 광범위한 디버깅 노력 및 높은 오버헤드를 생성합니다. 또한 코딩 기술의 부족으로 인해 이러한 자동화 프로젝트는 IT 대기열에 들어가야 하며 이는 지능형 자동화의 '운영 민첩성' 약속과 반대입니다. 지능형 자동화에서 IT 커뮤니티의 적절한 역할은 필요한 거버넌스, 보안 및 규정 준수 요구 사항을 유지하고 더 많은 기술 부채에 시달리지 않는 것입니다.

3. 확장성 및 협업 가능성 구축

지능적인 자동화 중심의 대규모 혁신은 중앙 집중식 노력을 통해서만 이루어지므로 협업을 주장하십시오. 지능형 자동화에서 훨씬 더 많은 가치를 확장하고 합성하는 가장 좋은 방법은 자동화된 작업을 협업적으로 제공하는 데 필요한 모든 곳에서 로봇을 자유롭게 사용할 수 있어 기업 전체에서 공유되고 배가됩니다. 따라서 공급업체에 사용자가 새로운 자동화 작업 방식을 중앙에서 설계, 그리기 및 '게시'할 수 있을 뿐만 아니라 언제 어디서나 이러한 자동화된 작업 자산을 공유, 개선 및 재사용할 수 있는 방법을 보여달라고 요청하세요.

불행히도 자동화 기술이 데스크톱 전체에 배포되고 개별 컨텍스트에서 사용되는 경우 해당 개인에게는 도움이 될 수 있지만 전체 조직이 업무를 혁신하는 데는 도움이 되지 않습니다. 이 '사일로' 접근 방식은 자연스럽게 확장 가능성을 제한하며 제약이 있는 원격 작업자의 현재 환경에서는 분명히 효과적이지 않습니다.

4. 보안 및 감사 기능 평가

모든 엔터프라이즈 환경 내에서 모든 지능형 자동화 활동은 가장 안전하고 규정을 준수하며 투명하게 수행되어야 합니다. 그렇지 않으면 섀도우 IT가 됩니다.

모든 프로세스 자동화에 대한 중앙 집중식 반박할 수 없는 감사 추적을 생성하여 모든 로봇 작업과 모든 교육 이력에 대한 세부 정보도 제공하는 운영 체제를 갖춘 공급업체가 분명히 필요합니다. 더 나은 것은 사용자가 자동화된 프로세스를 생성할 수 있게 하여 실제 프로세스인 문서로 게시할 수 있게 하는 것입니다. 문서를 변경하면 프로세스가 즉시 변경되며 모두 중앙 시스템 내에서 안전하게 관리됩니다. 이는 불량 직원 및 불량 로봇으로부터 비즈니스를 가장 잘 보호합니다.

데스크톱 자동화는 로봇과 사람이 로그인을 공유하기 때문에 단점이 있습니다. 따라서 프로세스를 책임지는 사람이 누구인지 알 수 없으며, 이는 보안 및 감사 허점을 만듭니다. 또 다른 문제는 단일 인간 사용자에게 각 프로세스를 기록하는 자율성이 부여되면 로봇의 투명성이 모호해지고 프로세스 단계가 숨겨집니다. 시간이 지남에 따라 이것을 복제하면 규정 준수 및 거버넌스 목적에 대한 명확성이 거의 없기 때문에 잠재적인 보안 위협이 됩니다. 또한 불가피한 코딩은 "백도어", 보안 결함 및 감사 실패를 나타내는 감사되지 않은 프로세스 모델과 함께 섀도우 IT를 도입합니다.

최종 생각

궁극적으로 잘못된 지능형 자동화 기술을 선택하면 디지털 혁신의 잠재력이 제한되고 실제로 디지털 혼돈의 위험이 발생할 수 있습니다. 지능형 자동화를 위한 더 나은 방법은 비즈니스 주도 협업을 현명하고 안전하게 대규모로 도입하는 것입니다. 실제로 이 접근 방식을 사용하여 전 세계의 2000개 이상의 대규모 조직이 개선된 작업 방식을 통해 생산성을 크게 향상시켜 안전하고 앞서가는 민첩성을 유지하고 있습니다.